* Corresponding Author: email: azharka@unsri.ac.id
https://doi.org/10.56064/jps.v25i3.906 Naskah diusulkan: 06 November 2023;  Naskah disetujui: 27 November 2023
p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2023 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Downscaling spasial data curah hujan TRMM di wilayah Sumatera Selatan dengan algoritma artificial neural network dan random forest regression
Harisdianto 1 , Azhar K. Affandi 1* , Menik Ariani 1 , dan Suhadi 2
1 Jurusan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya. 2 Jurusan Pendidikan Fisika, Fakultas Tarbiyah dan Keguruan, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
Kata kunci: tropical rainfall measuring mission ; machine learning ; artificial neural network ; random forest regression
ABSTRAK: Pemahaman  tentang  karakter  distribusi  curah  hujan  temporal  dan  spasial sangat penting dalam menunjang studi tentang ekologi, meteorologi, dan hidrologi. Pene- litian  ini  memetakan  kembali  distribusi  spasial  curah  hujan  tahunan  TRMM  di  wilayah Sumatera Selatan pada resolusi tinggi menggunakan teknik downscaling berbasis machine learning, Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest Regression (RFR). Prediktor yang  digunakan  yaitu  NDVI,  DEM,  Longitude  dan  Latitude.  Proses downscaling spasial curah  hujan  TRMM  dengan  model  ANN  memiliki  akurasi 𝑅 2 0,6494,  RMSE  728 mm/tahun dan MAE 715 mm/tahun. Model RFR memiliki kinerja lebih baik dengan nilai 𝑅 2 0,6818, RMSE 695 mm/tahun dan MAE 683 mm/tahun.
Keywords: tropical rainfall measuring mission; machine learning; artificial neural network; random forest regression
ABSTRACT: Understanding of the spatial and temporal precipitation characteristics is the significant  importance  to  research  fields  such  as  ecology,  meteorology,  and  hydrology. This study reprojected to high resolution the spatial distribution of TRMM annual precipi- tation  over  region  of  the  South  Sumatera  using  downscaling  techniques  based  on  ma- chine  learning,  Artificial  Neural Network  (ANN)  and  Random  Forest  Regression  (RFR). The predictors are NDVI, DEM, Longitude and Latitude. The spatial downscaling process of  TRMM  precipitation with  the  ANN  model  has  an  accuracy  of 𝑅 2 0.6494,  RMSE  728 mm/year and MAE 715 mm/year. The RFR model has better performance with an accu- racy of 𝑅 2 0.6818, RMSE 695 mm/year and MAE 683 mm/year.

## 1 PENDAHULUAN
urah  hujan  merupakan  faktor  penting  dalam siklus  air  global  dan  menjadi  parameter  utama dari studi tentang ekologi, meteorologi dan hidrologi [1–6].  Curah  hujan  juga  memberikan dampak  yang signifikan pada kondisi agrikultur, ekonomi dan ling- kungan  [7,8].  Oleh  karena  itu,  perlu  pemahaman tentang  karakter  distribusi  curah  hujan  secara  tem- poral  dan  spasial  [5].  Pengamatan  langsung  meng- gunakan stasiun penakar hujan memberikan akurasi tinggi  disatu titik  pengukuran,  namun  sulit  mengek- strapolasi secara spasial untuk mendapatkan akurasi pemetaan  curah  hujan  pada  resolusi  tinggi  [9,10]. Sebagai  alternatifnya  pengamatan  curah  hujan  da- pat menggunakan data citra satelit [8,9].
Pemetaan  spasial  curah  hujan  menggunakan data satelit telah digunakan secara luas, seperti data satelit Tropical  Rainfall  Measuring  Mission (TRMM)
[9–11].  TRMM  adalah  satelit  observasi  curah  hujan diwilayah  tropis  yang  meliputi  sebagian  besar wilayah  Indonesia.  TRMM  memiliki  skala  grid  0,25° ×  0,25°  pada  rekam  pengukuran  3  jam-an  [12]. Meskipun memiliki data yang konsisten, namun skala gridnya masih tinggi sehingga sulit untuk mendapat- kan  informasi  secara  detail  pada  cakupan  wilayah relatif  lebih  kecil.  Maka  dari  itu  diperlukan  teknik downscaling untuk  menurunkan  skala  grid  supaya resolusinya meningkat.
Konsep dasar teknik downscaling adalah mencari model hubungan korelasi antara curah hujan terha- dap  variabel  lingkungan  sebagai  prediktor  pada skala  grid  besar,  kemudian  menggunakan  variabel lingkungan  pada  skala  grid  kecil  sebagai  variabel input -an untuk merunkan skala grid curah hujan dari resolusi rendah menjadi resolusi tinggi [9]. Pemilihan variabel  prediktor  menjadi  sangat  penting  dalam penentuan  model  dan  mempengaruhi  hasil  akhir proses downscaling .  Korelasi  positif  antara  curah
C
hujan  dengan  variabel  lingkungan  seperti Normal- ized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dan Digital Elevation  Model (DEM)  menjadi  prediktor  yang  ser- ing  digunakan  dalam  teknik downscaling [9–11]  . Selain  variabel  indek  vegetasi  dan  elevasi,  Abdel- razek  Elnashar  dkk.  melibatkan  variabel  geospasial (Longitude dan Latitude) sebagai variabel prediktor [9].
Selain itu, pemilihan algoritma downscaling juga sama  pentingnya  dalam  menentukan  akurasi  hasil akhir.  Kondisi  wilayah yang  heterogen,  dan  hubun- gan nonlinier yang komplek variasi spasial terhadap curah hujan membuat tidak mudah untuk memeta- kan curah hujan berbasis data satelit menggunakan algoritma  regresi  statistik  tradisional  [14].  Sebagai solusinya, algoritma machine learning dapat menye- lesaikan masalah yang komplek tersebut.
Tujuan  penelitian  ini  menerapkan  teknik down- scaling di  wilayah  Sumatera  Selatan  menggunakan algoritma Artificial  Neural  Network (ANN) dan Ran- dom  Forest  Regression (RFR),  untuk  mendapatkan peta  distribusi  curah  hujan  tahunan  (2019)  pada skala grid 1 km.

## 2 METODOLOGI

## Lokasi Penelitian
Lokasi  data  penelitian  mencakup  area  Provinsi  Su- matera  Selatan  (Gambar  1).  Secara  geografis  Su- matera  Selatan  terletak  antara  1°  -  4°LS  dan  102°  - 106°BT,  dengan  luas  wilayah  91.806,36  km 2 [15]. Topogarafi yang bervariasi dari Timur ke Barat den- gan  ketinggian  rata-rata  antara  400  –  1700  meter diatas permukaan laut (mdpl).

## Data
Sumber data yang digunakan yaitu data spasial citra satelit dari Earth Engine Data , yang difilter berdasar- kan  tahun  2019  dan  dipotong  berdasarkan  batas administrasi  Provinsi  Sumatera  Selatan  (Tabel  1). Selain data citra satelit, penelitian ini juga menggu- nakan data 11 Stasiun Rain Gauge BMKG untuk vali- dasi hasil downscaling . Persiapan data menggunakan Google Earth Engine (GEE) berbasis JAVA dan pen- golahan data dilakukan menggunakan Google Colla- boratory (Colab) berbasis Python.
Tabel 1. Data Citra Satelit No. Data Resolusi Satelit 1. Curah Hujan TRMM 27830 Meter TRMM/3B43V7 2. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 1000 Meter MODIS/MOD13A2 3. Digital Eleva- tion Model (DEM) 90 Meter  CGIAR/SRTM90_V4 4. Land Cover (LC) 500 Meter  MODIS/MCD12Q1

## Metode

## Downscaling
Downscaling telah  diperkenalkan  oleh  Von  Storch, Zorita,  dan  Cubasch  (1993)  yang  merujuk  pada pendekatan statistik untuk mengubah grid bersekala besar  menjadi  grid  bersekala  kecil.  Proses down- scaling bisa  diekspresikan  seperti  persamaan  (1) berikut;
𝑃 = 𝐹 𝑋 𝑖 + 𝜀 (1)
Dimana 𝑃 adalah curah hujan downscaling , 𝑋 𝑖 ada- lah  variabel  prediktor, 𝜀 adalah  residu  ( error ).  Ilu- strasi downscaling ditunjukkan pada Gambar 2.

## Artificial Neural Network (ANN)
ANN  adalah  algoritma  pemrograman  yang  dite- rapkan  pada  proses  komputasi  komputer  dengan mengadaptasi struktur dan karakteristik jaringan sya- raf biologis manusia [18]. Arsitektur ANN terdiri dari beberapa lapisan ( hidden layers ) dan neuron seperti ditunjukkan pada Gambar 3.

## Random Forest Regression (RFR)
Menurut Breiman (2001), Random Forest adalah se- buah algoritma yang menggabungkan beberapa po- hon  keputusan  yang  dibuat  secara  acak  untuk menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat.  Arsitektur RF seperti pada Gambar 4.

## Uji Parameter
Indikator  parameter  baik  model machine  learning dan  hasil downscaling ditentukan  berdasarkan  per- forma  model  dan  korelasi  antara  data  curah  hujan BMKG  dengan  data  curah  hujan  hasil downscaling , menggunakan koefisien determinasi ( 𝑅 2 ), Root Mean Square  Error (RMSE),  dan Mean  Absolute  Error (MAE) seperti pada persamaan (2), (3), dan (4).
𝑅 2 = 𝑆 𝑖 − 𝑆  𝑃 𝑖 − 𝑃 𝑛 𝑖=1 𝑆 𝑖 − 𝑆 2 𝑛 𝑖=1 𝑃 𝑖 − 𝑃 2 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = 𝑆 𝑖 − 𝑃 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
𝑀𝐴𝐸 = 𝑆 𝑖 − 𝑃 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (4)
dimana 𝑆 adalah curah hujan TRMM dan 𝑃 adalah prediksi  curah  hujan  TRMM. 𝑅 2 menunjukkan  se- berapa kuat hubungan antara 𝑆 dan 𝑃 . RMSE adalah kesalahan suatu model dalam memprediksi data dan MAE sebagai indikator bias.

## Prosedur Penelitian
Secara  umum  penelitian  ini  terbagi  dalam  empat tahapan,  yaitu  persiapan  data,  optimasi  model  pre- diksi, menghitung residu, dan proses downscaling .

## Persiapan Data
Data  dipersiapkan  dalam  2  skala  grid  yaitu  25  km dan 1 km. Data curah hujan TRMM, NDVI dan DEM diproyeksi  ulang  pada skala  grid 25  km  mengguna- kan  teknik tetangga terdekat  ( nearest  neighbor tech- nique )  dan  diagregat  pada  tahun  2019  (Gambar  5) [9]. Data pada skala grid 1 km dipersiapkan dari data NDVI  dan  proyeksi  ulang  dari  data  DEM  dan  LC (Gambar 6). Semua data di- export dan disimpan da- lam format GeoTIFF atau raster .

## Optimasi Model Prediksi
Data  dinormalisasi  menggunakan MinMaxScaler kemudian  dibagi  dalam  2  bagian,  yaitu  90%  untuk data latih ( training ) dan 10% untuk data uji ( testing ). Penentuan Hyper-parameter model  seperti  telihat pada Tabel 2. Model digunakan untuk prediksi curah hujan  TRMM  pada  skala  grid  25  km,  kemudian  di- evaluasi dengan nilai tertinggi dari 𝑅 2 , dan nilai ter- kecil dari RMSE dan MAE.

## Tabel 2. Hyper-parameter model
Machine Learning Hyper-parameter RFR max_depth = 7, n_estimators = 150 ANN layer = 6, units = 100, input_dim = 4, ac- tivation = 'relu', batch_size = 32, epochs = 100, optimizer = 'adam'

## Menghitung Residu
Tahap ini adalah menghitung residu pada pada sakal grid 25 km menggunakan persamaan (5), kemudian diinterpolasi secara linier ke skala grid 1 km.
𝜀 25𝑘𝑚 = 𝑇𝑅𝑀𝑀 25𝑘𝑚 − 𝑇𝑅𝑀𝑀 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑  25 𝑘𝑚
(5)

## Proses Downscaling
Nilai  negatif  dari  variabel  prediktor  NDVI  indikasi area  perkotaan  dan  area  pemukiman  yang  minim vegetasi dan  akan  mempengaruhi  proses downscal- ing ,  sehingga  nilai  negatif  dieliminasi  berdasarkan data LC [9]. Proses downscaling dilakukan menggu- nakan  model  optimasi  pada  poin  2  diatas,  namun variabel prediktor pada skala grid 1 km. Hasil down- scaling dikoreksi dengan menambahkan residu pada skala  grid  1  km  dari  point  3,  kemudian  divalidasi menggunakan data stasiun BMKG.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## Optimasi Model Prediksi
Model  yang  dibangun  memiliki  korelasi  sangat  baik antara  data  TRMM  dan  curah  hujan  hasil  prediksi (Gambar  7).  Akurasi  kedua  model  memiliki  akurasi tinggi  yaitu  diatas  92%.  Hal  tersebut  dapat  dilihat dari  nilai 𝑅 2 0,9287  pada  ANN  dan  0,9332  pada RFR.  Sedangkan  kesalahan  ( error )  yang  cukup  ren- dah  yaitu  RMSE  86  mm/tahun  dan  MAE  56 mm/tahun  pada  ANN,  kemudian  RSME  83 mm/tahun dan MAE 59 mm/tahun pada RFR.
Interpretasi model penting untuk melihat konstri- busi  setiap  variabel  prediktor  dalam  membangun sebuah model machine learning [19], [20]. Penelitian ini  menggunakan SHapley  Additive  exPlanation (SHAP)  untuk  investigasi  pengaruh  dominan  varia- bel  prediktor  terhadap  model.  Gambar  8  adalah grafik  SHAP  yang  menunjukkan  kontribusi  setiap variabel  terhadap  model.  Longitude  dan  Latitude merupakan variabel dominan pada model ANN, hal serupa  juga ditunjukkan  oleh  penelitian  Abdelrazek Elnashar  dkk.,  2020  [9].  Sedangkan  pada    model RFR  variabel  DEM  lebih  signifikan  berkonstribusi terhadap  model,  ini  juga  dijumpai  pada  penelitian oleh Irfan Alghani Khalid dan Imas Sukaesih Sitang- gang, 2022 [21].
Downscaling 1 km dan Validasi
Hasil downscaling menggunakan model ANN ditun- jukkan  pada  Gambar  9(a) dan  model  RFR  Gambar 9(b). Distribusi spasial curah hujan dari kedua model sama-sama  menghasilkan  curah  hujan  rendah  den- gan  curah  hujan  ≤  2200  mm/tahun dominan  diba- gian timur Sumatera Selatan dan curah hujan tinggi dengan  curah  hujan  ≥  2400  mm/tahun  dibagian baratnya.  Visualisasi  model  ANN  lebih  halus,  se- dangkan model RFR terlihat lebih kontras, dan juga terlihat adanya efek bayangan grid 25 km. Area pu- tih  pada  peta  merupakan  area  perkotaan  dan  pe- mukiman.
Validasi  curah  hujan  hasil downscaling dengan data stasiun BMKG menunjukkan model RFR memi- liki akurasi lebih baik dari ANN, terlihat dari nilai 𝑅 2 yaitu  0,6818,  RMSE  695  mm/tahun  dan  MAE  683 mm/tahun  untuk  RFR,  dan  ANN  yaitu 𝑅 2 0,6494, RMSE  728  mm/tahun  dan  MAE  715  mm/tahun (Gambar 10).

## 4 KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  melakukan downscaling data curah  hujan  TRMM  menggunakan  algoritma ma- chine  learning (ANN  dan  RFR),  dengan  prediktor index  vegetasi,  elevasi,  dan  geospasial.  Optimasi model  yang  dibangun  memiliki  performa  akurasi diatas  92%  dalam  memprediksi  data  curah  hujan TRMM  pada  skala  grid  25  km.  Meskipun  demikian didapat  hasil  yang  berbeda  pada  model  RFR,  hasil akhir downscaling terdapat  efek  bayangan  variabel geospasial dari skala grid 25 km. Validasi antara  da- ta  curah  hujan  hasil downscaling algoritma  ANN dan  RFR  dengan  data  observasi  BMKG  (Januari  – Oktober 2019) menghasilkan nilai akurasi 𝑅 2 > 64% , nilai tersebut belum optimal dikarenakan data ob- sevasi  BMKG  yang  dimilki  tidak  genap  1  tahun  ob- servasi. Model machine learning dan kombinasi pre- diktor  lain  dapat  diterapkan  pada  proses downscal- ing untuk mendapatkan nilai akurasi lebih tinggi.

## REFERENSI ______________________________
[1] S. Chen, L. Zhang, D. She, and J. Chen, “Spatial downscaling of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) annual and monthly precipitation data over the middle and lower reaches of the Yangtze River Ba- sin, China,” Water (Switzerland) , vol. 11, no. 3, 2019, doi: 10.3390/w11030568.
[2] T. Zhang et al. , “Spatial downscaling of TRMM precipi- tation data considering the impacts of macro- geographical factors and local elevation in the Three- River Headwaters Region,” Remote Sens. Environ. , vol. 215, no. June, pp. 109–127, 2018, doi:
10.1016/j.rse.2018.06.004.
[3] W. Jing, Y. Yang, X. Yue, and X. Zhao, “A spatial downscaling algorithm for satellite-based precipitation over the Tibetan plateau based on NDVI, DEM, and land surface temperature,” Remote Sens. , vol. 8, no. 8, 2016, doi: 10.3390/rs8080655.
[4] Y. Shi et al. , “Mapping annual precipitation across Mainland China in the period 2001-2010 from TRMM3B43 product using spatial downscaling ap- proach,” Remote Sens. , vol. 7, no. 5, pp. 5849–5878, 2015, doi: 10.3390/rs70505849.
[5] S. Jia, W. Zhu, L. Aifeng, and T. Yan, “Spatial down- scaling algorithm of TRMM precipitation based on NDVI and DEM in the Qaidam Basin of China,” Remote
Sens. Environ. , vol. 115, no. 12, pp. 3069–3079, 2011, doi: 10.1016/j.rse.2011.06.009.
[6] W. W. Immerzeel, M. M. Rutten, and P. Droogers, “Spatial downscaling of TRMM precipitation using ve- getative response on the Iberian Peninsula,” Remote Sens. Environ. , vol. 113, no. 2, pp. 362–370, 2009, doi: 10.1016/j.rse.2008.10.004.
[7] M. Irfan, W. Mardiansyah, M. Ariani, A. Sulaiman, and I. Iskandar, “Is TRMM product good proxy for gauge precipitation over peat land area of the South Sumate- ra?,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1282, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1282/1/012021.
[8] Z. Duan and W. G. M. Bastiaanssen, “First results from Version 7 TRMM 3B43 precipitation product in combi- nation with a new downscaling-calibration procedure,”
Remote Sens. Environ. , vol. 131, pp. 1–13, 2013, doi: 10.1016/j.rse.2012.12.002.
[9] A. Elnashar et al. , “Downscaling TRMM monthly preci- pitation using google earth engine and google cloud computing,” Remote Sens. , vol. 12, no. 23, pp. 1–22, 2020, doi: 10.3390/rs12233860.
[10] Y. Zhang, Y. Li, X. Ji, X. Luo, and X. Li, “Fine- resolution precipitation mapping in a mountainous wa- tershed: Geostatistical downscaling of TRMM products based on environmental variables,” Remote Sens. , vol.
10, no. 1, pp. 1–27, 2018, doi: 10.3390/rs10010119.
[11] Z. Ma, Z. Shi, Y. Zhou, J. Xu, W. Yu, and Y. Yang, “A spatial data mining algorithm for downscaling TMPA 3B43 V7 data over the Qinghai–Tibet Plateau with the effects of systematic anomalies removed,” Remote Sens. Environ. , vol. 200, no. December 2016, pp. 378–395, 2017, doi: 10.1016/j.rse.2017.08.023.
[12] G. J. Huffman et al. , “The TRMM Multisatellite Precipi- tation Analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, com- bined-sensor precipitation estimates at fine scales,” J. Hydrometeorol. , vol. 8, no. 1, pp. 38–55, 2007, doi: 10.1175/JHM560.1.
[13] X. Zhao, W. Jing, and P. Zhang, “Mapping fine spatial resolution precipitation from trmm precipitation data- sets using an ensemble learning method and modis optical products in china,” Sustain. , vol. 9, no. 10, pp. 1–17, 2017, doi: 10.3390/su9101912.
[14] W. Jing, Y. Yang, X. Yue, and X. Zhao, “A comparison of different regression algorithms for downscaling monthly satellite-based precipitation over North Chi- na,” Remote Sens. , vol. 8, no. 10, pp. 1–17, 2016, doi: 10.3390/rs8100835.
[15] Bappeda Sumsel, “RPJMD Prov Sumsel 2013-2018,” 2018, pp. 1–134.
[16] H. Von Storch, E. Zorita, and U. Cubasch, “Downscal- ing of Global Climate Change Estimates to Regional Scales: An Application to Iberian Rainfall in Winter- time,” J. Clim. , vol. 6, no. 6, pp. 1161–1171, 1993.
[17] N. W. Park, Y. Kim, and G. H. Kwak, “An Overview of Theoretical and Practical Issues in Spatial Downscaling of Coarse Resolution Satellite-derived Products,” Ko-
rean J. Remote Sens. , vol. 35, no. 4, pp. 589–607, 2019, doi: 10.7780/kjrs.2019.35.4.8.
[18] L. V. Fausett, Fundamentals of Neural Networks: Ar- chitectures, Algorithms And Applications. 1994. doi: 10.1109/T-C.1969.222718.
[19] S. M. Lundberg, G. G. Erion, and S.-I. Lee, “Consistent Individualized Feature Attribution for Tree Ensem- bles,” 2018, vol. 03888, no. 2018, p. 3888. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1802.03888
[20] K. K. P. M. Kannangara, W. Zhou, Z. Ding, and Z. Hong, “Investigation of feature contribution to shield tunneling-induced settlement using Shapley additive explanations method,” J. Rock Mech. Geotech. Eng. , vol. 14, no. 4, pp. 1052–1063, 2022, doi: 10.1016/j.jrmge.2022.01.002.
[21] I. A. Khalid and S. Sitanggang, “Machine Learning- Based Spatial Downscaling on Precipitation Satellite Data in Riau Province, Indonesia,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 13, no. 02, pp. 7–16, 2022, [Online]. Available: https://gadm.org/data.html _______________ _____________________________________________________

## LAMPIRAN
Gambar 1. Peta Lokasi penelitian, DEM, dan Stasiun BMKG
Gambar 2. Ilustrasi downscaling spasial [17].
Gambar 3. Arsitektur ANN [9].
Gambar 4. Arsitektur Random Forest (sumber: researchgate.net).
NDVI DEM Longitude Latitude Prediksi TRMM Hidden Layer
Gambar 5. Data satelit skala grid 25 km
Gambar 6. Data satelit skala grid 1 km
Gambar 7. Korelasi curah hujan TRMM dengan prediksi curah hujan TRMM pada skala grid 25 km, model ANN (a) dan model RFR (b)
Gambar 8. Grafik SHAP, ANN (a) dan RFR (b).
(a) (b) (a) (b)
Gambar 9. Hasil downscaling pada skala grid 1 km, ANN (a) dan RFR (b)
Gambar 10. Validasi curah hujan hasil downscaling dengan curah hujan stasiun BMKG, ANN (a) dan RFR (b).
(a) (b) (a) (b)